Machine-Learning Virtual Experimentation for Chemotactic Peptide Discovery in Auditory Progenitor Cells
연구 내용
머신러닝 가상실험으로 청각전구세포 주화성 활성 펩타이드 후보를 발굴하고 약물 효능평가용 라이브러리를 구축하는 연구
머신러닝 기반 가상실험 절차로 생활성 펩타이드의 주화성(chemotaxis) 활성 후보를 선별하고, 세포 이동성 및 주화성 관련 실험 평가를 위한 펩타이드 라이브러리를 구축하는 연구를 수행합니다. 펩타이드 모티브 및 후보군을 라이브러리 형태로 정리하고, in vitro 약물 효능평가 지표에 맞춰 우선순위를 조정하는 방식으로 리드 도출을 진행합니다. 청각전구세포의 주화성 활성과 연계된 후보 발굴을 목표로 하여, 데이터 기반 탐색과 실험 검증을 반복하는 구조를 유지합니다.
관련 연구 성과
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연구 흐름
2019년부터 2025년까지 머신러닝 가상실험 기반 라이브러리 구축에 집중하여 주화성 및 세포 이동성에 대한 후보 펩타이드를 발굴하고 있습니다. 이후 후보군을 펩타이드 모티브 관점에서 정리한 뒤, 주화성 활성 관련 효능평가 지표로 우선순위를 재선정하는 흐름으로 진행합니다. 연차별로 가상실험 조건과 라이브러리 구성을 확장하면서, 청각전구세포 모델에서의 주화성 기반 리드 도출을 목표로 합니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 프로젝트
구분
제목
머신러닝 가상실험 기반 청각전구세포 주화성 활성 펩타이드 발굴